本文主要是介绍注意力机制：SENet详解，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）是2017年提出的一种经典的通道注意力机制，这种注意力可以让网络更加专注于一些重要的featuremap，它通过对特征通道间的相关性进行建模，把重要的特征图进行强化来提升模型的性能。论文链接 代码实现
模型
SENet的模型结果如图所示：
网络的输入 X X X是个多通道的图片，其维度为 [ H ′ , W ′ , C ′ ] [H',W^′,C^′] [H′,W′,C′] ，经过一系列卷积等维度变化操作后得到U，其维度是 [ H , W , C ] [H,W,C] [H,W,C] ，其中C是通道的数量，那么我们融合不同通道的特征呢，这个时候就进入到了SENet，对于U，先经过全局平均池化的操作，即将U的维度由 [ H , W , C ] [H,W,C] [H,W,C]变成 [ 1 , 1 , C ] [1,1,C] [1,1,C]，这一步对应着上图中的 F s q ( ⋅ ) F_{sq} ( \cdot) Fsq(⋅) ，实际上是对每一个特征图的特征通过池化的方式做了一个总结，这个总结作为初始值送入后面的多层神经网络，学习到不同通道的权重。全连接层的结构为：
这个多层感知机的结构非常简单，就是两个全连接层和两个激活函数，在第一次全连接层后使用Relu激活函数，此时得到的输出维度为 [ 1 , 1 , C ′ ′ ] [1,1,C''] [1,1,C′′] 。第二个全连接层后使用Sigmoid函数，将每层数值归一化到0-1之间，以此表示每个通道的权重，第二个全连接的输出也为 [ 1 , 1 , C ] [1,1,C] [1,1,C]。得到了最后 [ 1 , 1 , C ] [1,1,C] [1,1,C]的输出后，我们将 U U U和刚刚得到的权重结果相乘，得到最终的特征图 X ^ \hat X X^，它和 U U U的维度一致，但是在 X ^ \hat X X^中，不同特征图已经根据权重结果进行了重新加权。
代码
附上SENet的一个简单实现：
def SENet(input):#全局平均池化x = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1))(input)x = x.view(1, -1)#第一个全连接层x = nn.Linear(2, 1)(x)x = nn.functional.relu(x)#第二个全连接层x = nn.Linear(1, 2)(x)x = nn.functional.sigmoid(x)return xif __name__ == '__main__':input = torch.ones(1, 2 ,2 ,2)output = SENet(input)# 将SENet的输出维度进行变化，以便后面的乘机操作output = output.view(input.shape[0], input.shape[1],1, 1)SE_output = input*output
这篇关于注意力机制：SENet详解的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
